米マサチューセッツ総合病院や豪シドニー大学などの共同研究チームは、Annalise.ai社が提供する気胸検出AIについて、その性能を検証している。研究成果は15日、JAMA Network Openから公開された。
チームの研究論文によると、評価対象となったのは「Annalise Enterprise CXR」システムで、75万枚を超える胸部レントゲン写真から学習し、100種を超える画像所見を識別できるもの。非緊張性気胸307例、緊張性気胸128例、気胸なし550例を含む985例（平均年齢60.8歳，女性44.3%）のレントゲン写真を対象とした検証を行い、AIモデルは、AUC 0.979、感度 94.3%、特異度 92.0%で気胸を検出していた。緊張性気胸単独の識別では、AUC 0.987、感度 94.5％、特異度 95.3％を示していた。
著者らは「評価対象のAIモデルは正確に気胸を識別している」とした上で、臨床ワークフロー内で使用することで、気胸患者の早期発見とケア向上につながる可能性があることを強調している。
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